根据相关股票的涨跌幅数据（见data.xlsx“第一题”工作表），生成2018年9月3日、9月5日至7日这四支股票涨跌幅的条形图，并且以22子图的方式呈现。最终呈现效果如图1所示。

为了完成这个任务，你需要使用数据分析和可视化工具，例如Python中的pandas库用于处理Excel数据，matplotlib或seaborn库用于创建条形图。以下是步骤概述：

1. **加载数据**：
首先，使用`pandas`的`read_excel`函数读取"data.xlsx"文件中名为"第一题"的工作表。

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='第一题')

2. **数据筛选**：
确保数据集中包含了2018年9月3日、9月5日至7日的数据。你可以使用日期列筛选出这段时间的数据。

date_mask = (df['日期'] >= '2018-09-03') & (df['日期'] <= '2018-09-07')
filtered_data = df[date_mask]

3. **计算涨跌幅**：
创建一个新的列来表示涨跌幅，通常这是通过当前价格减去前一天的价格然后除以前一天价格计算得出的百分比。

filtered_data['涨跌幅'] = filtered_data['收盘价'].pct_change()

4. **绘制条形图**：
使用`matplotlib`或`seaborn`中的`barplot`或`catplot`函数绘制22子图的条形图。这里假设你有22种不同的股票。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设stock_codes是一个包含22个股票代码的列表
fig, axs = plt.subplots(11, 2, figsize=(15, 22), sharey=True)
for i, ax in enumerate(axs.flat):
    stock_code = stock_codes[i]
    ax.bar(filtered_data['日期'], filtered_data[f'{stock_code}_涨跌幅'])
    ax.set_title(stock_code)

plt.tight_layout()
plt.savefig('图1.png')

5. **显示结果**：
最后保存并显示图表。

注意：实际操作时需要检查文件路径、日期格式以及股票数据的具体列名是否正确。如果数据集中没有直接给出每天的收盘价，可能还需要进一步处理。此外，上述代码假设了你的数据结构和所需子图的数量。如果你的实际情况不同，可能需要相应调整代码。